스탠퍼드의 51개 배치 조사에는 "고객지원 재설계를 세우는 데만 수년"이라고 답한 대형은행이 나온다. 규제 산업의 숙명처럼 들린다. 그런데 같은 시기, 반대 방향의 은행들이 있다. 미리 밝혀둘 것: 아래 수치는 클라우드 벤더(Google Cloud) 사례집의 발표 수치다.
로이즈 — 소득 검증 수일에서 수초로
영국 로이즈뱅킹그룹은 주택담보대출 심사의 소득 검증을 자동화했다. 처리 시간은 수일에서 수초로. 더 중요한 건 규모다 — 이런 생성형 AI 시스템 18개를 실험실이 아니라 프로덕션에 올렸다.
UWM — 9개월 만에 심사 생산성 2배
미국 주택담보대출사 UWM은 심사(언더라이팅) 보조 AI를 도입해 9개월 만에 심사역 생산성을 2배 이상으로 올렸다고 발표했다. 5만 명이 넘는 중개인의 대출 종결 시간도 줄었다.
코메르츠방크 — 상담 200만 건, 70% 자체 해결
독일 코메르츠방크의 챗봇은 누적 200만 건 이상을 상담했고, 문의의 70%를 사람에게 넘기지 않고 해결했다.
우리가 주목한 점
"은행이라서, 규제 때문에, 우리 업은 달라서"는 절반만 사실이다. 같은 규제를 받는 은행들 사이에서도 속도가 갈렸다 — 스탠퍼드 조사가 짚은 대로, 가른 것은 경영진 후원과 조직의 실행 구조였다. 규제 산업의 팀이라면 이 반례들이 "우리도 된다"의 근거가 된다.
출처
[1] Google Cloud 공식 사례집(벤더 발표 수치, 원문 확인). [2] Stanford Enterprise AI Playbook — "대형은행 수년" 대비 사례. 상세는 AXHub 사례 라이브러리.